การทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยกลายเป็นเรื่องสำคัญมากขึ้นกว่าที่เคย

AI เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับความเท่าเทียมและการเติบโต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่แนวคิดล้ำยุคที่จำกัดอยู่แค่ในห้องปฏิบัติการวิจัยและบริษัทเทคโนโลยีชั้นสูงอีกต่อไปแล้ว แต่ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราแล้ว โดยกำหนดรูปแบบการทำงาน การสื่อสาร และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนของเรา อย่างไรก็ตาม เมื่ออิทธิพลของ AI เพิ่มมากขึ้น ความแตกต่างในการเข้าถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย "การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย" คือการทลายอุปสรรคต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นด้านเทคนิค เศรษฐกิจ และสังคม เพื่อให้ทุกคน ไม่ใช่แค่คนเพียงไม่กี่คนที่ได้รับสิทธิพิเศษเท่านั้น ที่สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ได้ บทความนี้จะสำรวจว่าเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส การศึกษาที่เข้าถึงได้ และกรอบจริยธรรมเป็นแรงผลักดันให้ AI เป็นพลังที่ครอบคลุมสำหรับนวัตกรรม ความเท่าเทียม และความก้าวหน้าระดับโลกได้อย่างไร และแนะนำโครงการใหม่ ที่ Spin I ดำเนินการเพื่อแก้ไขช่องว่างบางประการในระบบนิเวศเพื่อพัฒนาอนาคตที่เป็นประชาธิปไตยใน AI

1. สถานะปัจจุบันของ AI

ในช่วงแรก AI ถือเป็นสิ่งแปลกใหม่มากกว่าเครื่องมือ ในช่วงแรก AI สามารถสร้างคำตอบภาษาที่มีความสอดคล้องกันได้ แต่ขาดความชาญฉลาดและประสิทธิภาพที่จำเป็นต่อการจัดการงานและความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริงโดยสิ้นเชิง เมื่อเวลาผ่านไป บริษัทเทคโนโลยี นักวิจัย และสตาร์ทอัพในสาขานี้ได้พัฒนาเครื่องมือเหล่านี้ให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและใช้งานได้จริงมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การวิจัย AI ที่ทันสมัยยังคงอยู่ในมือของคนเพียงไม่กี่คนที่สามารถลงทุนในพลังการประมวลผลแบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ บุคลากรเฉพาะทาง และข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้ สำหรับบุคคลและองค์กรส่วนใหญ่ อุปสรรคในการเข้าถึงยังคงเป็นเรื่องท้าทาย และนวัตกรรม AI อาจดูเหมือนโอกาสที่อยู่ห่างไกล เป็นป้อมปราการที่ได้รับการปกป้อง ซึ่งคุกคามงาน ธุรกิจ และแหล่งรายได้ของพวกเขา หากไม่มีเงินทุนหรือการเข้าถึงเครือข่ายที่มีอิทธิพลอย่างเพียงพอ โอกาสในการยึดครองพื้นที่ในสาขาเทคโนโลยีที่สร้างการเปลี่ยนแปลงนี้ก็ยังคงเป็นเรื่องยาก

แม้จะมีการโฆษณาชวนเชื่อและโฆษณาชวนเชื่อมากมาย แต่อุปสรรคทางการเงินก็ยังคงมีอยู่มาก การสร้างระบบ AI จำเป็นต้องมีฮาร์ดแวร์ล้ำสมัยในระดับใหญ่ ซึ่งมีเพียงผู้เล่นที่ร่ำรวยที่สุดเท่านั้นที่สามารถซื้อได้ การฝึกอบรมและการเรียกใช้การอนุมานในระดับขนาดใหญ่สำหรับโมเดล AI เพียงโมเดลเดียวอาจต้องใช้พลังในการคำนวณซึ่งมีราคาตั้งแต่หลายแสนไปจนถึงหลายล้านดอลลาร์ นอกจากนี้ ลักษณะที่ซับซ้อนของ AI ยังสร้างช่องว่างของความเชี่ยวชาญที่สูง ซึ่งสามารถเข้าถึงได้เฉพาะกลุ่มวิศวกรและนักวิจัยที่มีทักษะสูงเพียงไม่กี่คนเท่านั้น สำหรับบริษัทสตาร์ทอัพ องค์กรไม่แสวงหากำไร และผู้สร้างนวัตกรรมในสถาบันที่ขาดเงินทุน AI เป็นเพียงความฝันที่อยู่ไกลแสนไกล และมักจะยังคงเป็นอยู่เช่นนั้น เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลกที่ถูกปิดตายไว้หลังประตูที่ไม่สามารถเปิดได้ โดยมีเพียงความหวังแวบหนึ่งที่ได้รับพร้อมกับของสมนาคุณไม่กี่ชิ้นที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนผู้คนให้กลายเป็นผู้บริโภคสำหรับเทคโนโลยี มากกว่าที่จะเป็นผู้มีส่วนร่วมในผลงานของแรงงาน การลงทุน และความก้าวหน้าของ AI ที่รออยู่ข้างหน้า

2.เพราะเหตุใดการประชาธิปไตยจึงมีความสำคัญ?

โดยทั่วไปแล้ว การวิจัยด้าน AI มุ่งมั่นที่จะสร้างความเป็นธรรม ความเสมอภาค และนวัตกรรมทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายที่เกิดจากการต่อสู้ทางสังคม การเมือง เศรษฐกิจ และกฎหมายว่าการนำ AI ไปใช้ในเชิงพาณิชย์จะส่งผลต่อการจ้างงาน ความสามัคคีในสังคม ความเป็นอยู่ทางจิตใจและการเงินของชุมชนต่างๆ ทั่วโลกอย่างไร ผลกระทบอันลึกซึ้งดังกล่าวเรียกร้องให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคนมีส่วนร่วมอย่างเป็นประชาธิปไตย

การประชาธิปไตยและการนำ AI ไปใช้ในเชิงพาณิชย์นั้นมีอยู่ 4 ประเด็นด้วยกัน ได้แก่ การเข้าถึงข้อมูล การประมวลผล ทรัพย์สินทางปัญญา (ความรู้ด้านเทคนิค) และการเงิน

ในด้านข้อมูล: โมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์มักจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลส่วนตัวและสาธารณะจำนวนมากโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ใช้อย่างชัดเจน ผู้สร้างและเจ้าของข้อมูลเหล่านี้แทบจะไม่ได้รับการยอมรับอย่างเท่าเทียมกันหรือได้รับส่วนแบ่งจากรายได้และการเติบโตที่เกิดจากโมเดลเหล่านี้ ซึ่งทำให้มีข้อกังวลด้านจริยธรรม กฎหมาย และการเงินอย่างมาก การทำให้การเป็นเจ้าของ AI และสินทรัพย์ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยถือเป็นก้าวสำคัญในการเสริมอำนาจให้บุคคลและชุมชนเข้ามาเป็นเจ้าของผลงานของตนเอง เพื่อให้แน่ใจว่าผลประโยชน์ของ AI จะถูกกระจายอย่างยุติธรรมมากขึ้นในสังคม บริษัทต่างๆ เช่น Google, Meta, Microsoft และ OpenAI ได้เข้าไปพัวพันกับองค์กรและหน่วยงานของรัฐทั่วโลกแล้ว และตัวอย่างของการต่อสู้ทางกฎหมายดังกล่าวสามารถเห็นได้จากคดีความของนิวยอร์กไทมส์ที่ฟ้อง OpenAI [1, 2] ซึ่งคัดค้านการใช้เนื้อหาของนิวยอร์กไทมส์ในการฝึกอบรมโมเดลของตน หรือคำสั่งทางกฎหมายของออสเตรเลียให้ Google และ Meta จ่ายเงินชดเชยให้กับสำนักข่าวของออสเตรเลียเมื่อแสดงเนื้อหาดังกล่าวเป็นส่วนหนึ่งของผลการค้นหา [3] (ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการต่อสู้เพื่อการสร้างรายได้จากข้อมูลและเนื้อหาได้เกิดขึ้นตั้งแต่ก่อนที่ LLM สมัยใหม่จะเข้ามา) การต่อสู้ทางกฎหมายและทางสังคมดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการสร้างกลไกทางการเงินและทางกฎหมายในการแบ่งปันข้อมูลซึ่งเป็นพื้นฐานในการพัฒนา AI

[1] https://harvardlawreview.org/blog/2024/04/nyt-v-openai-the-timess-about-face/

[2] https://www.theguardian.com/media/2023/dec/27/new-york-times-openai-microsoft-lawsuit

[3] https://www.france24.com/en/live-news/20241212- Australia-to-force-tech -titans-to-pay-for-news

ในด้านการประมวลผล: การรวมศูนย์ทรัพยากรการประมวลผลไว้ในมือของหน่วยงานที่มีเงินทุนสนับสนุนเพียงไม่กี่แห่งทำให้ความเฉลียวฉลาดของมนุษย์ถูกปิดกั้น และก่อให้เกิดแรงจูงใจที่ผิดเพี้ยนในการแทนที่ทรัพยากร AI ในการพัฒนาแรงงานที่มีทรัพยากร AI เดียวกันในอนาคต ผู้สร้างนวัตกรรมที่มีความสามารถจำนวนมากไม่สามารถออกแบบ สร้าง หรือเป็นเจ้าของโมเดล AI ใหม่ได้เพียงเพราะพวกเขาไม่สามารถเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาโมเดลดังกล่าว ความไม่เท่าเทียมกันนี้ทำให้ระบบของ "ผู้มี" และ "ผู้ไม่มี" ดำรงอยู่ต่อไป โดยมีเพียงผู้มีสิทธิพิเศษเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สามารถมีส่วนร่วมในการกำหนดอนาคตของ AI ได้อย่างจริงจัง [4, 5, 6] จำเป็นต้องมีการประชาธิปไตยเพื่อเชื่อมช่องว่างนี้โดยให้เข้าถึงทรัพยากรและผลลัพธ์ของโมเดล สร้างความเท่าเทียมกันให้กับสนามแข่งขันสำหรับบุคคลและองค์กรทั่วโลก นอกจากนี้ ทรัพยากร AI ยังส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลผลิตและการลดกำลังแรงงานและความต้องการงาน ดังนั้น การสร้างกลไกการถือหุ้นทางการเงินและทางกฎหมายเพื่อแบ่งปันผลผลิตจากการทำงาน การเงิน การคำนวณ ข้อมูล และการพัฒนาทรัพย์สินทางปัญญา ที่นำไปสู่ความก้าวหน้าของ AI จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองการเข้าถึงเงินทุนและรายได้ที่เกิดจาก AI อย่างเท่าเทียมกันในอนาคต

[4] https://venturebeat.com/ai/ai-research-finds-a-compute-divide-concentrates-power-and-accelerates-inequality-in-the-era-of-deep-learning/

[5] https://www.nature.com/articles/d41586-024-03792-6

[6] https://www.signalfire.com/blog/ai-compute-shortage

ในด้านการเงิน: การเข้าถึงแหล่งเงินทุนสนับสนุนความสามารถของบุคคลและองค์กรในการลงทุนในการพัฒนา AI และกลายมาเป็นผู้ถือหุ้นในอนาคตของ AI ในขณะที่ด้านอินพุต ทรัพยากรทางการเงินเป็นสิ่งจำเป็นในการเข้าถึงการประมวลผล ข้อมูล และกลุ่มบุคลากรที่มีทักษะสำหรับการพัฒนาและการทำงานของ AI ปัจจัยทางการเงินที่สำคัญกว่านั้นอยู่ที่ด้านผลลัพธ์ของสมการ โมเดล AI มีแนวโน้มที่จะแทนที่แรงงานมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างโอกาสให้บุคคลและองค์กรเริ่มต้นและดำเนินธุรกิจของตนเองและสร้างรายได้จากการดำเนินงาน อย่างไรก็ตาม สิทธิพิเศษนี้ หากถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดทางการเงินให้เหลือเพียงไม่กี่คน ก็จะต้องแลกมาด้วยการสูญเสียตำแหน่งงานและการบิดเบือนอำนาจไปสู่โครงสร้างธุรกิจแบบกลุ่มผูกขาด เนื่องจากผู้ที่มีการเข้าถึงแหล่งเงินทุนเพื่อพัฒนาและดำเนินธุรกิจที่ใช้ AI แตกต่างจากผู้ที่ไม่มีแหล่งเงินทุน โดยขึ้นอยู่กับทักษะ เวลา และแรงงานในกลุ่มโอกาสที่ลดน้อยลงเพื่อเรียกร้องส่วนแบ่งของตนเมื่อระบบอัตโนมัติเข้ามามีบทบาทมากขึ้น สิ่งที่สำคัญคือวิธีการกระจายการถือหุ้นและส่วนแบ่งรายได้ในโลกที่ระบบอัตโนมัติเพิ่มมากขึ้นนี้ระหว่างผู้ที่ให้เงินทุนเพื่อการพัฒนาดังกล่าวกับผู้ที่ลงทุนด้วยเวลา ทักษะ และความพยายามในการพัฒนาธุรกิจดังกล่าว ยิ่งไปกว่านั้น โอกาสในการลงทุนทางการเงินและโอกาสในการสร้างรายได้ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในการดำเนินธุรกิจที่ใช้ AI เกินกว่าผลกำไรและค่าตอบแทนเริ่มต้น ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณาเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นจากความไม่เท่าเทียมกันดังกล่าว

การประชาธิปไตยที่แท้จริงต้องขยายขอบเขตไปไกลกว่าการเข้าถึงเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐาน ไปสู่ขอบเขตของการเงิน ความเสมอภาค และโอกาสในการหารายได้ จำเป็นต้องมีการมุ่งมั่นในการฝึกอบรมด้านจริยธรรม การใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลาย และการจัดตั้งโครงสร้างการกำกับดูแลที่เท่าเทียมกัน การแก้ไขอคติในระบบ AI และการรับรองความรับผิดชอบในการใช้งาน ทำให้เราสร้างเทคโนโลยีที่ไม่เพียงเข้าถึงได้เท่านั้น แต่ยังมีความรับผิดชอบและครอบคลุมอีกด้วย การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยไม่ใช่แค่เป้าหมายทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นสิ่งจำเป็นของสังคมเพื่อให้แน่ใจว่า AI ทำหน้าที่เป็นพลังขับเคลื่อนความก้าวหน้าร่วมกันแทนที่จะเป็นการแบ่งแยกและขัดแย้ง

3. มีการดำเนินการอะไรบ้างเพื่อแก้ไขปัญหาประชาธิปไตยใน AI?

ปัจจุบันมีโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สและกรอบงานเอเจนต์มากมายที่พร้อมให้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Ollama, HuggingFace, Letta, LangChain เป็นต้น (คุณสามารถดูสรุปสแต็กเอเจนต์ AI ของ Letta [7] เพื่อดูแนวคิดคร่าวๆ ว่าสแต็กเทคโนโลยี API แบบเปิดและแบบปิดมีลักษณะอย่างไร) โดยสรุป โมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สและแบบโอเพ่นเวทจำนวนมากได้รับการแชร์ออนไลน์แล้ว ซึ่งผู้สร้างและบริษัทต่างๆ สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นและพัฒนาผลิตภัณฑ์ของตนได้ ตราบใดที่มีทรัพยากรทางการเงิน การคำนวณ ข้อมูล และเทคนิคในการดำเนินการตามแผนธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดอยู่ตรงที่ทรัพยากรทั้งสี่อย่างข้างต้นมีข้อจำกัด และทรัพยากรแต่ละอย่างอาจทำให้องค์กรล้มเหลวหรือยอมแพ้ในเรื่อง AI

[7] https://www.letta.com/blog/ai-agents-stack

เรื่องของข้อมูลและทรัพย์สินทางปัญญา

ณ เวลาที่เขียนบทความนี้ ยังไม่มีกลไกทางกฎหมายและการเงินมาตรฐานที่ใช้สำหรับแบ่งปันและสร้างรายได้จากข้อมูลโดยบุคคลและบริษัทต่างๆ ในฐานะซัพพลายเออร์ข้อมูลสำหรับการพัฒนา AI ในระดับขนาดใหญ่ Yann LeCun รองประธานและหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Meta โพสต์เกี่ยวกับเรื่องข้อมูลเมื่อไม่นานนี้ และเรียกร้องให้สถาบัน รัฐบาล และชุมชนต่างๆ เผยแพร่ข้อมูลให้เข้าถึงได้ฟรีสำหรับการฝึกอบรมภายใต้เงื่อนไขที่ต้องมีการเผยแพร่โมเดลดังกล่าวพร้อมน้ำหนักและรหัสอนุมาน โมเดลการแบ่งปันข้อมูลดังกล่าวช่วยให้มีโมเดล AI ที่เป็นตัวแทนมากขึ้นสำหรับสาธารณะ ขณะเดียวกันก็อนุญาตให้บริษัทต่างๆ เข้าถึงชุดข้อมูลตัวแทนได้ สร้างสัญญาทางสังคมโดยปริยายเพื่อประโยชน์ทางสังคม ขณะเดียวกันก็อนุญาตให้บริษัทต่างๆ เก็บรักษาทรัพย์สินทางปัญญาและผลประโยชน์ทางธุรกิจบางส่วนในการฝึกอบรมและปรับเปลี่ยนโมเดลดังกล่าวได้

อีกด้านหนึ่งคือการใช้งานข้อมูลสาธารณะโดยบริษัทต่างๆ เพื่อการฝึกอบรมโมเดล API แบบปิด โดยให้สาธารณชนต้องจ่ายเงินเพื่อเข้าถึงโมเดล AI ที่ได้ แต่ไม่สามารถโฮสต์ แก้ไข หรือรันโมเดลที่ฝึกอบรมแล้วได้

แนวทางสายกลางที่มักได้รับการเสนอแต่ยังไม่ได้นำไปปฏิบัติจริงคือการจัดเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมพร้อมค่าตอบแทนบางประการผ่านกลไกการถือหุ้นภายในโมเดล ตัวอย่างของข้อเสนอดังกล่าวสามารถพบได้ใน [8, 9]

[8] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/06/26/20-tools-and-strategies-for-safe-and-efficient-ai-system-data-sharing/

[9] การแบ่งปันข้อมูลที่มีประโยชน์ร่วมกัน: มุมมองของปัญญาประดิษฐ์ ห้องสมุดการแพทย์แห่งชาติ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] การแบ่งปันข้อมูลในยุคการเรียนรู้เชิงลึก https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

อุปสรรคทางเทคนิคในที่นี้คือการนำกลไกการไว้วางใจเป็นศูนย์มาใช้เพื่อบังคับใช้สัญญาที่ข้อมูลจะถูกแบ่งปันและบังคับใช้การเข้าถึงผลลัพธ์ของ AI ตามที่กำหนดไว้ในเงื่อนไขของสัญญา สัญญาอัจฉริยะ Web3 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการนำกลไกการแบ่งปันข้อมูลดังกล่าวไปใช้ อย่างไรก็ตาม โซลูชันจะต้องได้รับการปรับแต่งโดยคำนึงถึงความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและไม่เสียสละข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่ถูกต้อง [10] ที่บริษัทและผู้ถือผลประโยชน์แสวงหาภายในโดเมนแอปพลิเคชันบางส่วนผ่านสภาพแวดล้อมแบบจำลองข้อมูลและ AI ที่เป็นส่วนตัว

ในฐานะของโซลูชันเบื้องต้น ฉันจะพูดถึงแนวคิดที่ง่ายกว่าในการแบ่งปันข้อมูลซึ่ง Yann LeCun อ้างถึงในโพสต์ของเขา โดยมีเป้าหมายในการแบ่งปันข้อมูลในบริบทของความดีของสังคม ด้วยกลไก Web3 ที่ไม่ไว้วางใจใคร ฉันจึงเพิ่มชั้นเพิ่มเติมให้กับข้อเสนอนี้ โดยที่ผู้คนสามารถรับค่าตอบแทนอย่างยุติธรรมผ่านโทเค็น NFT สำหรับการสนับสนุนข้อมูลของพวกเขาในการฝึกอบรมโมเดล และกลายเป็นผู้มีส่วนร่วมทางการเงินในกระบวนการลงทุนและการเติบโตที่ใช้ AI

เรื่องของการคำนวณ

ดังที่เน้นไว้ข้างต้น ความพร้อมและราคาที่เอื้อมถึงของทรัพยากรการประมวลผลมักเป็นปัจจัยจำกัดสำหรับบุคคลและองค์กร โดยมักพบว่า GPU ระดับไฮเอนด์นั้นไม่สามารถหาซื้อได้หรือถูกผูกมัดด้วยสัญญา จึงไม่มีจำหน่ายในตลาดเปิด อย่างไรก็ตาม ยังมี GPU ระดับผู้บริโภคจำนวนมากที่ไม่ได้ใช้งานอย่างเต็มที่ในมือของบุคคลและองค์กร นอกจากนี้ GPU ระดับผู้บริโภค เช่น RTX3090/4090 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าให้ประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้กับ GPU ระดับไฮเอนด์ในการฝึกและอนุมานด้วยโมเดลขนาดกลาง เช่น Llama3 และรุ่นที่สูงกว่า (โดยประสิทธิภาพของโมเดล AI นั้นเทียบได้กับ OpenAI GPT4 หรือรุ่นที่สูงกว่า) ซึ่งจะเปิดโอกาสให้มีการถ่ายโอนต้นทุนอนุมานและการฝึกอบรมบางส่วนไปยังฮาร์ดแวร์ภายในองค์กรในอัตราที่ถูกกว่า GPU ที่มีจำหน่ายในเชิงพาณิชย์บนคลาวด์ นอกจากนี้ยังช่วยให้บุคคลและองค์กรสามารถเป็นโฮสต์สำหรับทรัพยากรการฝึกและอนุมานโมเดล AI เพื่อให้เข้าถึงเพื่อนร่วมงานภายในองค์กรหรือผ่านทางอินเทอร์เน็ตได้อย่างเสรี ซึ่งจะสร้างการตั้งค่าแบบ AirBnB สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI

ในเรื่องการเงิน

ในด้านการเงิน ผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น Google เสนอเครดิตคลาวด์ฟรีบางส่วนให้กับสตาร์ทอัพที่พัฒนา AI นอกจากนี้ยังมีผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น ๆ ที่เสนอเซิร์ฟเวอร์ GPU ระดับไฮเอนด์ให้เช่าในราคาที่แข่งขันได้ (ซึ่งมักจะแพงเกินไปสำหรับบุคคลและบริษัทขนาดเล็ก) ปัญหาได้รับการแก้ไขในระดับหนึ่งผ่านการลงทุนของภาคเอกชนในสตาร์ทอัพที่สร้าง AI (ช่วยกระตุ้นการแก้ปัญหาทางการเงินสำหรับสตาร์ทอัพ แต่ยังคงปล่อยให้กลุ่มผู้มีความสามารถจำนวนมากหลุดลอยไปจากการเข้าถึงของนักลงทุนและในทางกลับกัน) Spin มอบทางเลือกอื่นสำหรับสตาร์ทอัพและบุคคลทั่วไปในการรับทรัพยากรการประมวลผลในอัตราที่ได้รับการสนับสนุนหรือถูกลงจากผู้ให้บริการคลาวด์ สถาบัน และเพื่อนร่วมงานทั่วอินเทอร์เน็ต

นอกเหนือจากการประมวลผลแล้ว ปัญหาในการจัดหาเงินทุนสำหรับการรวบรวมข้อมูลยังคงมีอยู่ และการแบ่งปันข้อมูลตาม NFT/สัญญาอัจฉริยะให้ทางเลือกอื่นในการเชื่อมต่อข้อมูลกับระบบ AI สำหรับการฝึกอบรมและแอปพลิเคชันตาม RAG ในด้านผลลัพธ์ของการสร้างมูลค่าผ่าน AI Spin ยังให้เส้นทางแก่ผู้ให้บริการทรัพยากร (โฮสต์สำหรับข้อมูล เช่น ศิลปิน นักเขียน ผู้สร้าง และการประมวลผล เช่น ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ องค์กร และโฮสต์รายบุคคล) เพื่อสร้างรายได้จากทรัพยากรของตน และกลายมาเป็นผู้มีส่วนร่วมและผู้รับผลประโยชน์โดยตรงที่กระตือรือร้นและต่อเนื่องในห่วงโซ่มูลค่า AI โดยให้กรอบการทำงานที่เป็นประชาธิปไตยมากขึ้นสำหรับวิธีการกระจายมูลค่าในโลกที่อัตโนมัติมากขึ้น

4. คุณสามารถช่วยทำให้ AI เป็นที่ประชาธิปไตยได้อย่างไร?

มีสามขั้นตอนที่จำเป็นในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย:

1. การบังคับใช้กฎหมายข้อมูลและทรัพย์สินทางปัญญาภายในระบบนิเวศ AI

2. การให้การเข้าถึงร่วมกันไปยังโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมและการอนุมานของ AI
3. การให้การเข้าถึงแหล่งเงินทุนและรายได้ร่วมกันที่สร้างโดยโอกาสทาง AI

1. บังคับใช้กฎหมายข้อมูลและทรัพย์สินทางปัญญา

ในฐานะบุคคลและองค์กร เราจำเป็นต้องเริ่มต้นด้วยการปกป้องสิทธิของเราจากการใช้ข้อมูลในทางที่ผิดในการฝึกอบรม AI และผลลัพธ์ (การอนุมาน) ที่สร้างโดย AI ซึ่งต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการสร้างกลไกทางกฎหมายและทางเทคนิคสำหรับการบังคับใช้การคุ้มครองข้อมูลและการตรวจจับการละเมิดลิขสิทธิ์โดย AI ปัญหานี้เป็นปัญหาที่ท้าทายสำหรับทั้งผู้บังคับใช้ลิขสิทธิ์และผู้พัฒนา AI และบริษัทต่างๆ ที่อาจละเมิดลิขสิทธิ์โดยไม่ได้ตั้งใจโดยไม่รู้ตัวว่าได้กระทำการดังกล่าว เนื่องจากโมเดล AI ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล หากคุณเป็นนักเขียน นักข่าว ศิลปิน ทนายความ หรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในความท้าทายทางกฎหมายและทางเทคนิคในการบังคับใช้การคุ้มครองข้อมูลและลิขสิทธิ์สำหรับตัวคุณเองหรือองค์กรของคุณ ให้มองหาแนวทางแก้ไขเพื่อบังคับใช้กลไกดังกล่าว

หากคุณเป็นบริษัทหรือบุคคลที่พัฒนา AI โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมว่าคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลสาธารณะและส่วนตัวได้อย่างถูกกฎหมายโดยไม่ละเมิดสิทธิ์ของเจ้าของได้อย่างไร

2. กลายเป็นโฮสต์การประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน AI ร่วมกัน

ภาษาขนาดใหญ่และโมเดล AI อื่นๆ ต้องใช้การประมวลผลจำนวนมากทั้งสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน คุณสามารถและควรมีส่วนร่วมและลงทุนในระบบนิเวศการประมวลผลนี้ ปัจจุบัน บุคคลและสตาร์ทอัพหลายล้านคนทั่วโลกประสบปัญหาคอขวดจากปริมาณการประมวลผลที่มีให้ใช้งานและทดลองใช้ AI คุณสามารถเป็นโฮสต์สำหรับ AI ดังกล่าวได้โดยใช้เพียง GPU ระดับผู้บริโภคที่คุณมีอยู่ที่บ้านและโมเดล AI โอเพนซอร์สที่เผยแพร่เป็นประจำโดยชุมชน ด้วยการจัดเตรียมการประมวลผลดังกล่าว คุณสามารถสร้างรายได้จากพลังการประมวลผลของคุณและลดปัญหาคอขวดสำหรับนักประดิษฐ์ นักวิจัย และสตาร์ทอัพหลายล้านคนทั่วโลก ในขณะที่สร้างรายได้เล็กน้อยไปด้วย

3. ให้การเข้าถึงแหล่งเงินทุนและรายได้ร่วมกันซึ่งเกิดจากโอกาสทาง AI

ในฐานะนักพัฒนา AI เราต้องตระหนักถึงผลกระทบทางสังคมที่งานของเราจะมีต่อความเป็นอยู่ทางการเงินและการดำรงชีพของครอบครัวและบุคคลนับพันล้านทั่วโลก การให้บุคคลเข้าถึงความรู้และเข้าถึงข้อมูล การประมวลผล และการเงินเพื่อให้กลายเป็นผู้ถือหุ้นและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในกระแสรายได้ที่เกิดจาก AI ถือเป็นการพิจารณาที่สำคัญในการรักษาความสามัคคีในสังคมและหลีกเลี่ยงความขัดแย้งทางสังคมที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ขณะนี้มีการพูดถึงรายได้พื้นฐานสากลเมื่อเผชิญกับการสูญเสียงานที่เกิดจาก AI แล้ว อย่างไรก็ตาม หลักการที่สมเหตุสมผลมากขึ้นสำหรับการให้รายได้สากลดังกล่าวตามสัดส่วนของข้อมูล นวัตกรรม และการประมวลผลที่บุคคลมีส่วนสนับสนุน ทำให้ผู้คนได้รับรายได้ดังกล่าวด้วยความมีศักดิ์ศรีมากขึ้นและด้วยเหตุผลที่สมเหตุสมผลเมื่อพวกเขามีส่วนสนับสนุนข้อมูล การประมวลผล และแบบจำลองทรัพย์สินทางปัญญาของพวกเขาให้กับระบบนิเวศ การให้ผู้พัฒนา AI ผู้สนับสนุนข้อมูล ผู้สนับสนุนการประมวลผล ทั้งหมดมีแหล่งรายได้ที่ยั่งยืนในอนาคต - ด้วยระบบอัตโนมัติมากขึ้นด้วย AI พร้อมโอกาสในการทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อหาเลี้ยงชีพน้อยลง ถือเป็นการพิจารณาที่สำคัญ

ในฐานะผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพในพื้นที่นี้ ฉันกำลังทดสอบ PoC สำหรับ Spin ที่ https://synaptrix.org และต้องการรับคำติชมจากคุณ

คุณคิดว่าอนาคตของ AI จะเป็นเช่นไร?